盲解卷积是指在不确切了解卷积中使用的脉冲响应函数的情况下对信号进行解卷积。 这通常是通过对输入和/或脉冲响应添加适当的假设来恢复输出来实现的。 我们在这里考虑输入信号的稀疏性或简约性。 它通常用 l0 成本函数来衡量，通常用 l1 范数惩罚来解决。 l1/l2 比率正则化函数在最近的一些工作中显示出检索稀疏信号的良好性能。 事实上，它受益于盲语境中非常理想的尺度不变性。 然而，l1/l2 函数在解决由于在当前恢复方法中使用这种惩罚项而导致的非凸和非光滑最小化问题时会带来一些困难。 在本文中，我们提出了一种基于对 l1/l2 函数的平滑逼近的新惩罚。 此外，我们开发了一种基于近端的算法来解决涉及该函数的变分问题，并推导出理论收敛结果。 我们通过与最近处理精确 l1/l2 项的交替优化策略进行比较，在地震数据盲解卷积的应用中证明了我们的方法的有效性。 SOOT 工具箱（Smooth One-O

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编译原理_A卷 福州大学 2007～2008 学年第一学期考试A 卷

提出了一种多涡卷蔡氏混沌系统的数字化设计方法,根据蔡氏系统方程,用参数可调的双曲正切函数产生出多涡卷混沌吸引子,给出了系统数值仿真的混沌吸引子相图,分析了系统在平衡点处的动力学特性.利用Euler算法将连续多涡卷蔡氏混沌系统离散化,给出了在CCS(Code Composer Stud io)集成开发环境中以数字化设计方法产生出多涡卷混沌吸引子的软件仿真结果.

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本文来自于腾讯云，全文阐述了卷积神经网络的基本结构和原理，希望对您的学习有帮助。先明确一点就是，DeepLearning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。第一点，在学习Deeplearning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们能解决很多问题，学习了之后，才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似，仍然可以把它当做一个分类器，仍然可以像使用一个黑盒子那样使用它。第二点，DeepLearning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进行进一步的相似度比较等

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